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Enregistrement W2901859541 · doi:10.1186/s13195-018-0443-2

Insights into globalization: comparison of patient characteristics and disease progression among geographic regions in a multinational Alzheimer’s disease clinical program

2018· article· en· W2901859541 sur OpenAlexaboutno aff
Jeffrey L. Cummings, Alireza Atri, Clive Ballard, Neli Boneva, Lutz Frölich, José Luís Molinuevo, Lars Lau Rakêt, Pierre N. Tariot

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s Research & Therapy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH. Lundbeck A/SCognoptixUniversity of RochesterArizona Department of Health ServicesPfizerGenentechAstraZenecaNational Institute on AgingEli Lilly and CompanyNational Institute of General Medical SciencesAbbott Laboratories
Mots-clésMedicineClinical trialClinical Dementia RatingAdverse effectDemographyDiseaseInternal medicineAlzheimer's disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globalization of clinical trials has important consequences for trial planning and interpretation. This study investigated heterogeneity in patient characteristics and outcomes among world regions in the global idalopirdine Phase 3 clinical program. Data were pooled from three 24-week randomized controlled trials in patients aged ≥ 50 years with mild-to-moderate Alzheimer’s disease (AD) (n = 2506). Patients received idalopirdine (10, 30, or 60 mg/day) or placebo, added to cholinesterase inhibitor treatment. Patients were categorized into the following regions: Eastern Europe/Turkey (n = 759), Western Europe/Israel (n = 709), USA/Canada (n = 444), South America/Mexico (n = 361), Asia (n = 134), and Australia/South Africa (n = 99). For each region, operational characteristics, baseline demographic and clinical characteristics, adverse events, and mean change from baseline to week 24 in clinical rating scale scores (placebo group only) were summarized using descriptive statistics. Completion rates were 0.86–0.90 in all regions. Heterogeneity among global regions was evident. Protocol deviations were twice as common in South America/Mexico as in USA/Canada (2.64 vs 1.35 per patient screened). Educational level ranged from 9.2 years in South America/Mexico to 13.4 years in USA/Canada. APOE ε4 carriage was 80.6% in Australia/South Africa, 63.1% in Western Europe/Israel, and < 60% in other regions. Screening Mini–Mental State Examination scores were higher in Eastern Europe/Turkey (18.0) and USA/Canada (17.5) than in other regions (16.9–17.1). Baseline AD Assessment Scale—Cognitive subscale (ADAS-Cog) scores ranged from 24.3 in USA/Canada to 27.2 in South America/Mexico. Baseline AD Cooperative Study—Activities of Daily Living, 23-item version (ADCS-ADL23) scores ranged from 58.5 in USA/Canada to 53.5 in Eastern Europe/Turkey. In the placebo group, adverse events were 1.6–1.7 times more common in Western Europe/Israel, USA/Canada, and Australia/South Africa than in Eastern Europe/Turkey. On the ADAS-Cog, Australia/South Africa and Western Europe/Israel showed the most worsening among patients receiving placebo (1.56 and 1.40 points, respectively), whereas South America/Mexico showed an improvement (−0.71 points). All regions worsened on the ADCS-ADL23, from −3.21 points in Western Europe/Israel to −0.59 points in Eastern Europe/Turkey. Regional heterogeneity—in terms of study conduct, patient characteristics, and outcomes—exists, and should be accounted for, when planning and conducting multinational AD clinical trials. ClinicalTrials.gov, NCT01955161 . Registered on 27 September 2013. ClinicalTrials.gov, NCT02006641 . Registered on 5 December 2013. ClinicalTrials.gov, NCT02006654 . Registered on 5 December 2013.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,811

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,372 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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